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棋盘图像的角点提取问题往往决定着三维测量中摄像机标定的精度。针对SUSAN(Smallest Univalue Segment Assimilating Nucleus)算法无法区分棋盘标定板内角点与边缘点的缺陷,提出一种12像素对称灰度模板检测算法。该算法首先根据棋盘格内角点周围像素的中心对称性分布,设计一种12像素对称USAN模板,可以迅速区分出内角点与边缘点,同时将内角点与平坦区域作为候选点。再结合灰度均方差算子,利用平坦区域灰度方差较小的特点将其剔除,最终实现对棋盘格内角点的高效检测。同时,该算法在检测过程中完全摒除易受外界因素影响的外圈角点,以保证角点提取时的精度。实验结果表明:新算法对9阶棋盘格的检测时间为1.244577s;用于张正友标定方法之后,得到的检测重投影误差仅为[0.3,0.3]像素。这两项指标,均优于传统SUSAN算法。 相似文献
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一种基于自适应阈值的SUSAN角点提取方法 总被引:6,自引:1,他引:5
角点是数字图像中重要的几何特征,角点的准确提取对于图像处理和图像测量具有重要意义.文章对SUSAN(Smallest Univalue Segment Assimilating Nucleus)角点提取算法中阈值的确定提出了改进,在图像中每个像素的SUSAN模板内单独计算阈值t,使其在各种不同的对比度下仍能正确提取出角点.实验结果证明了该方法的有效性. 相似文献
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分析了SUSAN算法进行角点检测的原理和有效性,在此基础上提出了一种采用改进了的SUSAN算法来提取黄河模型图像的角点特征。利用自适应的选取灰度差阈值的方法;再采用利用设定几何阈值的上下限方法,实现了黄河模型角点的自动识别和检测。实验表明,该方法提取的角点抗噪性能好,清晰真实,细致,定位精确。为下一步立体匹配和三维重构打下了基础。 相似文献
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提出了一种基于自适应阈值和限定角点区域的红外图像边缘增强方法.首先介绍了SUSAN边缘增强算法,然后改进了SUSAN算法阈值的自适应选取和角点区域限定的方法,最后在实际应用中,提取出了红外图像清晰、连通的边缘特征.实验结果表明,改进后的方法能够有效地增强红外图像的边缘,得到令人满意的效果. 相似文献
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基于改进SUSAN原则的小目标检测算法 总被引:4,自引:0,他引:4
为解决复杂云层背景下红外弱小目标的检测问题,提出了基于改进SUSAN原则的检测方法,该方法通过重新定义SUSAN原则,改进模板形状,自适应设置阈值,使之对小目标极为敏感,抑制背景和噪声。实验证明,该算法对于信噪比小于2的弱小目标有较强的单帧检测能力。 相似文献